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Análisis temporal

df <- read.csv("./BDD_DICIEMBRE_2022.csv")
df$FECHA <- dmy(df$FECHA)

fechas <- data.frame(table(df$FECHA))
colnames(fechas) <- c("Fecha","Freq")
fechas$Fecha <- ymd(fechas$Fecha)
head(fechas)

#class(fechas$Fecha)

library(highcharter)

highchart(type = "stock") %>%
  hc_add_series(
    data = fechas, 
    type = "line",
    hcaes(x=Fecha,
          y=Freq,
          group=year(Fecha)))

df %>%
hchart( 
       type = column,)

sin_mes_fer <- data.frame(table(df$MES_1, df$FERIADO))
colnames(sin_mes_fer) <- c("Mes", "Feriado", "Freq")

hchart(sin_mes_fer, 
       type = "column",
       hcaes(x=Mes,y=Freq,group=Feriado),
       stacking = "normal")

df$MES_1 <- factor(df$MES_1, levels= c("ENERO", "FEBRERO", "MARZO",
                                                "ABRIL", "MAYO", "JUNIO", "JULIO",
                                                "AGOSTO","SEPTIEMBRE","OCTUBRE",
                                                "NOVIEMBRE","DICIEMBRE"))
  
mes <- ggplot(data = df, aes(x=MES_1, fill=FERIADO))+
  geom_bar(
    position = "stack",
    width = 0.7
  )+
  theme(
    axis.text.x = element_text(angle = 45)
  )

font = list(
  family = "DM S",
  size = 15,
  color = "white"
)

label = list(
  bgcolor = "#232F34",
  bordercolor = "transparent",
  font = font
)

ggplotly(mes, tooltip=c("y")) %>%
  style(hoverlabel = label) %>%
  layout(font = font)

unique(df$ANIO)

[1] 2017 2018 2019 2020 2021 2022

gmes <- ggplot(data = df, aes(x=ANIO, fill=FERIADO))+
  geom_bar(
    position = "stack",
    width = 0.7
  )

gauto <- data.frame(table(df$TIPO_DE_VEHICULO_1, df$ANIO))
colnames(gauto) <- c("Auto", "Año", "Freq")

#df %>% 
  
ggauto <- ggplot(data = gauto, aes(x=Año, y=Freq, group=Auto, colour=Auto))+
  geom_line()

ggplotly(ggauto)